Что нужно знать брендам о генеративном искусственном интеллекте
Google Cloud разрабатывала свою платформу Vertex AI не в вакууме. По словам вице-президента Кэрри Тарп (Carrie Tharp), компания пообщалась со всеми предприятиями, производящими “все, от предметов роскоши до товаров повседневного спроса”, чтобы понять проблемы и понять, где такие технологии, как генеративный ИИ, могут принести наибольшую пользу. Бывшая глава отдела розничной торговли и работы с потребителями в GC, Тарп применяет свой значительный опыт работы в розничной торговле в Neiman Marcus Group, Bergdorf Goodman, Fossil и других компаниях на своей новой должности в ведущих стратегических отраслях облачного бизнеса Google. “Для меня все [наши] анонсы очень важны для розничной торговли и производства потребительских товаров”, - объяснила она в интервью WWD. “Важно, что Google и другие крупные ритейлеры начнут внедрять этот опыт, потому что это задаст планку для остальной отрасли”.
Учитывая ее взгляд на технологию и ее конкретное применение в розничной торговле, Тарп видит возможности и проблемы для этого сектора.
WWD поговорила с вице-президентом, чтобы узнать больше о ее взглядах и советах, которые она могла бы предложить брендам в этот ключевой период, когда зарождается движение за создание искусственного интеллекта. WWD: Похоже, что идет гонка за внедрением искусственного интеллекта, особенно генеративного, и ритейлеры и бренды обдумывают множество способов его применения в своем бизнесе. На что они обращают внимание и, что, возможно, более важно, о чем они не думают, какими они должны быть?
Кэрри Тарп: Эта технология только зарождается. Искусственный интеллект постепенно внедрялся в бизнес.…но генеративный искусственный интеллект не является прямым эквивалентом искусственного интеллекта. Это новая дисциплина, поэтому она потребует новых протоколов тестирования, нового и продвинутого подхода к ответственному ИИ. Если вспомнить старых чат-ботов для обслуживания клиентов, то они были запрограммированы. Они говорили именно то, что вы от них хотели, основываясь на подсказках, которые им давали.
В генеративном [ИИ] это творческий процесс, и поэтому у вас могут получиться вещи, которые не будут полностью соответствовать действительности. Мы создаем возможности, которые помогут справиться с этим, но вы должны убедиться, что это соответствует стандартам вашего бренда и т.д.
Генеративный ИИ - это не решение всех сложных проблем, с которыми вы когда-либо сталкивались, без ограничений. Так что, как и все технологии, их нужно развивать, мы должны научиться управлять изменениями, связанными с ними, и управлять этими новыми дисциплинами.
Если бы вы спросили предприятие сегодня, как вы собираетесь тестировать генеративный ИИ, который отличается от детерминированного потока в предыдущих ИИ? На самом деле у них нет ответа на этот вопрос, и поэтому руководителям высшего звена нужно подумать о том, как мне подстроить свою организацию к этим изменениям, чтобы я двигался достаточно быстро — и не отставал, и не терял долю рынка — но и не так быстро, чтобы на самом деле допускаю оплошности, которые влияют на восприятие моего бренда или взаимодействие с клиентами. WWD: Как вы проводите различие между предыдущими версиями ИИ и новыми формами, такими как генеративный ИИ, с точки зрения данных и подхода организации?
К. Т. : Скучные основы подготовки базы данных пришлось изменить.
Генеративный ИИ не позволяет пропускать шаги. Он позволяет вам делать то, что вы не могли делать раньше — заставлять его смотреть на картинку и сообщать вам характеристики продукта. Раньше либо это приходилось делать людям, либо у вас просто не было такой детализации. Как у лидера, вы никогда не тратили впустую ни доллара на создание базы данных. [Генеративный ИИ] позволяет вам использовать неструктурированные данные так, как вы не могли раньше. Но как вы хотите использовать эти данные?
Если бы я перевел это как "Руководство для руководителя по ИИ"…Я думаю, вам нужно было бы задать себе пару вопросов. Во-первых, я возвращаюсь к вопросу о том, в чем заключается постановка задачи? Что вы на самом деле решаете? Способы использования генеративного ИИ не будут одинаковыми для всех.
Им все равно придется вернуться к основам того, что представляет собой бренд. Вы могли бы использовать генеративный ИИ для упрощения, рационализации и автоматизации процессов в бэк-офисе, что позволит вам сократить расходы. Но вы также могли бы использовать его для усиления своих отличительных черт. Итак, если вы действительно верите, что вам по душе обслуживание клиентов, стиль и т.д., как вы можете использовать ИИ-ассистент таким образом, чтобы он помогал людям и представителям вашей организации? После этого определите свой подход.
WWD: Если они не уверены в технологии, разумно ли придерживаться внутренних процессов и не демонстрировать их клиентам?
К. Т.: Вы должны понимать свой уровень толерантности к экспериментам и контролю. В конце концов, все это по-прежнему бизнес, поэтому вам нужно понять, готовы ли вы внедрять новые технологии, ориентированные на взаимодействие с потребителями, или вы собираетесь начать с процессов в бэк-офисе, таких как оптимизация маркетинга, чтобы ваша организация могла пройти курс обучения? Есть ли в вашей организации люди, которые, например, знают, как проводить оперативную инженерию?
Если вы посмотрите на матрицу соотношения риска и вознаграждения, то, возможно, решите сначала начать с определенных областей возможностей, чтобы убедиться, что ваша собственная организация продвигается по этой кривой.
Вы можете высвободить мощь генеративного ИИ, когда у вас есть процесс и протоколы для управления этим, [при этом] продолжая управлять брендом и всем этим опытом так, как вы бы управляли любым опытом, который вы выпускаете. Так что, независимо от того, задумывается ли кто-то о создании всплывающего магазина или нового приложения, все это проходит тщательное тестирование, прежде чем начать масштабироваться. И эти основы также не меняются. WWD: В прошлом я общалась с руководителями традиционных брендов и универмагов, у которых накопились данные о покупателях на поколения вперед, и которые задавались вопросом, что с ними делать. Когда несколько лет назад на одной из дискуссионных площадок возник этот вопрос, технический эксперт посоветовала ей начать с нуля. Это была слишком сложная работа. К. Т.: Эта проблема могла казаться совершенно непреодолимой. И иногда [бренды] не использовали источники данных, которые были в организации, потому что они были неструктурированными. У них не было достаточно человеческих ресурсов, чтобы взять неструктурированные данные и превратить их во что-то структурированное и пригодное для использования.
В генеративном [ИИ], когда вы думаете о больших языковых моделях, он может считывать данные, синтезировать их и понимать, в чем заключалось понимание или вывод, или как эту информацию следует использовать для других целей. Так что в этом смысле, и я не хочу называть это сокращением, но это позволяет вам использовать все данные из вашего массива знаний как корпорации и эффективно использовать эти данные.
Вы услышите разговоры о том, что данные - это новый актив всех этих организаций и будущее электронной коммерции, и все эти вещи, на которых сосредоточены розничные продавцы, сосредоточены вокруг данных. Генеративный ИИ теперь позволяет вам получить доступ к [этому].
Он похож на человеческий мозг. Он позволяет вам получить доступ к большему количеству корпоративных знаний, чем вы когда-либо имели раньше, и на самом деле применить их на практике. Я думаю, что именно отсюда и возникает ажиотаж. Вы можете использовать креативную информацию, идеи из социальных сетей, настроения, визуальный ряд — это очень важно. В прошлом изображение было просто изображением, и вы не могли извлечь данные и обязательно использовать их. Идеальный пример - рекомендации. Старый механизм рекомендаций содержал только те атрибуты продукта, которые вы ему указали, и поэтому он мог определить взаимосвязь только на основе имеющейся у него информации. Возможно, он полностью не соответствовал действительности, если вы не указали наиболее важные атрибуты продукта одежды, на которые он обращал внимание. Вот почему вы видели, как люди проходили через этот этап, когда они думали: “Мне нужно больше информации”, - потому что ИИ был хорош ровно настолько, насколько вы могли бы ему сказать. Машинное обучение могло видеть закономерности только в тех атрибутах, которые вы ему даете.
Теперь у вас есть больше инструментов, чтобы сказать, что я могу попросить генеративный ИИ посмотреть на это изображение и выделить больше информации о нем, которая может быть определяющей, почему этот предмет так популярен. Возможно, это не та основная информация, которую человек ранее считал важной.
Эффективность этих рекомендаций или того, во что вы их вкладываете, может быть связана с планированием запасов и выбором ассортимента, и все это становится более эффективным способом, к которому вы раньше не имели доступа. WWD: Это новое поколение ИИ затрагивает множество областей, таких как чат-боты, способные к более похожим на человеческие взаимодействиям, и создание изображений с помощью ИИ. Звучит заманчиво, но каковы риски? Один бренд одежды вызвал негативную реакцию из-за использования искусственного интеллекта для демонстрации разнообразия, в отличие от найма разнообразных моделей.
Увидим ли мы еще подобные проблемы?
К. Т.: Это возвращает нас к моей точке зрения: “определите проблему, определите свой подход, а затем выберите технологию. ”Аутентичный - это подлинное, это подлинное. Если вы не являетесь брендом, который ориентирован на разнообразие и инклюзивность в целом, а затем используете генеративный искусственный интеллект, чтобы просто наложить разные модели на свои изображения, то это пример, когда история бренда говорит нам о том, что это, вероятно, не сработает.
Генеративный ИИ решает технические проблемы .. но вы должны выстроить остальную часть вашего бизнес-процесса и планировать с учетом этого. Когда мы говорим "ответственный ИИ", в этом есть много технического смысла: как использовать ИИ инклюзивно и безопасно и все такое прочее. [Речь идет] об ответственном использовании технологий для достижения правильного результата.
Не используйте это как кратчайший путь и не пропускайте то, что было бы классическим шагом, который вам нужно было сделать в рамках общей коммуникации с брендом или бизнес-процесса в целом. Потому что именно здесь, я думаю, вы окажетесь в затруднительном положении.
Смотрите также:
Использование искусственного интеллекта для привлечения покупателей к совершению покупок http://euroelectrica.ru/ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-dlya-privlecheniya-pokupateley-k-soversheniyu-pokupok/.
Интересное по теме: Опасное искусство искусственного интеллекта
Советы в статье "Рост числа розничных ботов" здесь.
Когда вы возвращаетесь к инструментам и технологиям, именно здесь вы должны задать себе вопросы: правильно ли я выбираю платформу? Правильно ли я выбираю партнера, который продумал управление изменениями и весь процесс, охватывающий нас? Потому что любое использование технологии ради технологии или в качестве упрощения потенциально может привести к риску в бизнесе. WWD: Что еще следует учитывать брендам при выборе партнера по платформе искусственного интеллекта?
